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Modelo de red feedforward multicapa y algoritmo BP

La red feedforward multicapa es la aplicación más común de la red de una sola capa oculta, como se muestra en la Figura 6.1. Se acostumbra llamarlo red feedforward de tres capas o perceptrón de tres capas. Las llamadas tres capas son la capa de entrada, la capa oculta y la capa de salida.

Figura 6.1 Estructura de red neuronal feedforward de tres capas

Figura 6.1 Estructura de red neuronal BP

Red feedforward de tres capas, el vector de entrada es X=(x1 , x2,......xi,......xn)T, si se agrega x0=--1, puede convertirse en la capa de salida. 1. Se puede introducir un umbral para las neuronas de la capa de salida; el vector de salida de la capa oculta es Y = (y1, y2,...,yl,...,ym)T. , sumando y0=- -1; El vector de salida de la capa de salida es O=(o1,o2,...,ok,....)...,ol)T. La matriz de pesos entre la capa de entrada y la capa oculta está representada por V, V = (V1, V2,..., Vj,..., Vm), donde el vector de columna Vj es el peso correspondiente al j-ésimo neurona en el vector de capa oculta; la matriz de peso entre la capa oculta y la capa de salida está representada por W, W = (W1, W2,...). ...,Wk,...,Wl), donde el vector de columna Wk es el vector de peso correspondiente a la k-ésima neurona en la capa de salida. La relación matemática entre señales en cada capa se analiza de la siguiente manera.

Capa de salida:

ok=f(netk)k=1,2,...,ι(6-1)

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Capa oculta:

yj=f(netj)j=1,2,...m(6-3)

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En las dos ecuaciones anteriores, la función de transferencia f(x) es una función sigmoidea unipolar

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f(x) tiene las características de continuidad y conductividad.

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Función hiperbólica bipolar (o función tangente hiperbólica)

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Ecuación 6-1~Ecuación 6-6- ****Juntos constituyen el modelo matemático de la red de alimentación directa de tres capas.

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Extienda la ecuación de definición de error anterior a la capa oculta,

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Extendido aún más a la capa de entrada,

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Como se puede ver en la fórmula anterior, el error de entrada de la red es una función de los pesos ωjk y υij de cada capa, por lo que ajustar los pesos puede cambiar el error E.

Obviamente, el principio de ajustar el peso es reducir el error, por lo que la cantidad de ajuste está relacionada con el error. Por lo tanto, la cantidad de ajuste del peso es proporcional al gradiente negativo del error, es decir,

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El signo negativo en la fórmula representa el gradiente decreciente. La constante η∈(0,1) representa el factor de escala, que refleja la tasa de aprendizaje en el entrenamiento. Se puede ver que el método BP pertenece a la regla de aprendizaje delta, y este tipo de algoritmo generalmente se denomina algoritmo de descenso de gradiente de error (GradientDescent).

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